对于一个新事物，我们应该从这三方面来认识，是什么？为什么会出现？怎么用？
一、Lambda表达式是什么?
它是Java8的一个新特性，正如学习一门新语言要先自己手写一个HelloWorld一样，我们先写一个Lambda表达式的HelloWorld。比如遍历输出一个List：
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("renheng");
list.add("fangmiao");
//java8以前遍历集合
for(String str : list){
System.out.println(str);
}
//使用Lamada表达式遍历集合
list.stream().forEach(str -> System.out.println(str));
1.Lambda表达式的形式化表示如下所示
Parameters -> an expression
2.如果Lambda表达式中要执行多个语句块,需要将多个语句块以{}进行包装，如果有返回值，需要显示指定return语句，如下所示:
Parameters -> {expressions;};
3.如果Lambda表达式不需要参数，可以使用一个空括号表示，如下示例所示
() -> {for (int i = 0; i < 1000; i++) doSomething();};
二、Lambda表达式有哪些方便之处？
lambda表达式，它将允许我们将行为传到函数里。在Java 8之前，如果想将行为传入函数，仅有的选择就是匿名类，需要6行代码。而定义行为最重要的那行代码，却混在中间不够突出。Lambda表达式取代了匿名类，取消了模板，允许用函数式风格编写代码。这样有时可读性更好，表达更清晰。在Java生态系统中，函数式表达与对面向对象的全面支持是个激动人心的进步。将进一步促进并行第三方库的发展，充分利用多核CPU。我认为任何严谨的Java开发者都不应忽视此次Java发布的核心特性，即lambda表达式、函数式接口、流API、默认方法和新的Date以及Time API。作为开发人员，我发现学习和掌握lambda表达式的最佳方法就是勇于尝试，尽可能多练习lambda表达式例子。鉴于受Java 8发布的影响最大的是Java集合框架（Java Collections framework），所以最好练习流API和lambda表达式，用于对列表（Lists）和集合（Collections）数据进行提取、过滤和排序。下面是Lambda表达式的几个应用。
三、怎么使用Lambda表达式？
1.使用Lambda表达式代替匿名内部类：
那就是用() -> {}代码块替代了整个匿名类：
比如给一个按钮添加监听事件，当点击时在控制台打印一行字符串。
Button button = new Button("点击");
//java8以前
button.addActionListener(new ActionListener(){
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {
System.out.println("点击了我一下");
}
});
//java8
button.addActionListener((e) -> System.out.println("点击了我一下"));
再比如想对一个Integer列表进行降序排序输出：
List<Integer> list = Lists.newArrayList(1,2,9,5,10,11);
//java8以前
Collections.sort(list, new Comparator(){
@Override
public int compare(Object ob1, Object ob2) {
Integer a = (Integer)ob1;
Integer b = (Integer)ob2;
return b - a;
}
});
//java8
Collections.sort(list, (a,b) -> b-a);
Collectons的sort方法默认是按升序排列，如果要按降序排列，需要重写Comparator接口的compare方法。发现使用Lambda表达式一行代码就搞定！
2.流Stream
2.1 filter()：对流过滤
任务:创建一个姓氏集合，要求出所有初始字母为L的人的总数目。使用流处理的代码如下:
List<String> list = Lists.newArrayList("Ren","Liu","Li","Lu");
Long count = list.stream().filter(a -> a.startsWith("L")).count();
System.out.println("以L开头的姓氏有" + count + "个");
2.2 map():将集合类（例如列表）元素进行转换
任务：对工资表中超过3500的部分征收20%的税，得到税后的工资表。
使用流处理的代码如下：
List<Double> salaryBeforeTax = Lists.newArrayList(4000.0,5500.0,6000.0,7000.0);
List<Double> salaryAfterTax = salaryBeforeTax.stream().map(a -> a - (a-3500)*0.2).collect(Collectors.toList());
map方法对流中的每一个对象进行缴税操作，得到税后的工资，然后使用collect方法将这些新值转换成一个新的list。其中Collectors有toList方法，还有toSet、toMap方法等，看你想得到什么类型的集合了。
任务：将姓氏列表中的值全部转换成大写字母
List<String> list = Lists.newArrayList("Ren","Liu","Li","Lu");
List<String> upperList = list.stream().map(a -> a.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
2.3 reduce: reduce() 函数可以将所有值合并成一个,又被称为折叠操作,SQL中类似 sum()、avg() 或者 count() 的聚集函数，实际上就是 reduce 操作，因为它们接收多个值并返回一个值。
任务：对工资表超过3500的部分进行扣税（20%），并将税后的值进行相加计算总和。
List<Double> salaryBeforeTax = Lists.newArrayList(4000.0,5500.0,6000.0,7000.0);
Double sum = salaryBeforeTax.stream().map(a -> a-(a-3500)*0.2).reduce((s,b) -> s+b).get();
System.out.println(sum);
//1.无初始值累加
T t = salaryBeforeTax.stream().reduce((a,b)->a+b);
//2.带初始值累加
Optional<T> t = salaryBeforeTax.stream().reduce("1",(a,b)->a+b);
2.4对列表的每个元素应用函数
我们通常需要对列表的每个元素使用某个函数，例如逐一乘以某个数、除以某个数或者做其它操作。这些操作都很适合用 map() 方法，可以将转换逻辑以lambda表达式的形式放在 map() 方法里，就可以对集合的各个元素进行转换了，如下所示。
// 将字符串换成大写并用逗号链接起来
List<String> G7 = Arrays.asList("USA", "Japan", "France", "Germany", "Italy", "U.K.","Canada");
String G7Countries = G7.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(G7Countries);
输出：USA, JAPAN, FRANCE, GERMANY, ITALY, U.K., CANADA
2.5利用流的 distinct() 方法来对集合进行去重。
// 用所有不同的数字创建一个正方形列表
List<Integer> numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4);
List<Integer> distinct = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
输出：81, 100, 9, 16, 49
2.6计算集合元素的最大值、最小值、总和以及平均值
IntStream、LongStream 和 DoubleStream 等流的类中，有个非常有用的方法叫做 summaryStatistics() 。可以返回 IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 或者 DoubleSummaryStatistic s，描述流中元素的各种摘要数据。在本例中，我们用这个方法来计算列表的最大值和最小值。它也有 getSum() 和 getAverage() 方法来获得列表的所有元素的总和及平均值。
List<Double> salaryBeforeTax = Lists.newArrayList(4000.0,5500.0,6000.0,7000.0);
DoubleSummaryStatistics summary = salaryBeforeTax.stream().mapToDouble(a -> a).summaryStatistics();
System.out.println("最高工资：" + summary.getMax());
System.out.println("最低工资：" + summary.getMin());
System.out.println("平均工资：" + summary.getAverage());
System.out.println("工资总计：" + summary.getSum());
输出：
最高工资：7000.0
最低工资：4000.0
平均工资：5625.0
工资总计：22500.0
2.7 flatMap:把多个流合并为一个流
List<Integer> list1 = Lists.newArrayList(1,2,3);
List<Integer> list2 = Lists.newArrayList(4,5,6);
List<Integer> all = Stream.of(list1,list2).flatMap(a -> a.stream()).collect(Collectors.toList());
for(Integer n:all){
System.out.print(n);
}
输出：123456
